## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4194

## Perbandingan Metode AHP dan TOPSIS untuk Pemilihan Karyawan Berprestasi
Musri Iskandar Nasution * , Abdul Fadlil 2 , Sunardi 2
1 Magister Informatika, Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta
2, Program Studi Teknik Elektro, Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta Email: 1,* musri1907048018@webmail.ua.ac.id, 2 fadlil@mti.uad.ac.id, sunardi@mti.uad.ac.id Email Penulis Korespondensi: musri1907048018@webmail.ua.ac.id
Abstrak− Penelitian ini merancang sistem untuk menentukan pemilihan karyawan berprestasi menggunakan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dengan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal  Solution  (TOPSIS).  Tujuan  penelitian  ini  adalah  menganalisis  akurasi  dalam  pengambilan  keputusan.  Penelitian dilakukan  dengan  pengumpulan  data  karyawan  dan  data  kriteria,  kemudian  pembobotan  kriteria  dan  penilaian,  setelah  itu perhitungan  menggunakan  metode  AHP  dan  TOPSIS,  dan  langkah terakhir  adalah  analisis  hasil  perhitungan  serta  akurasi. Kriteria yang digunakan adalah presensi, masa kerja, ijin, dan disiplin. Implementasi untuk membangun aplikasi  dilakukan dengan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL. Perhitungan dilakukan terhadap 30 data karyawan. Hasil perhitungan akurasi yang didapatkan metode AHP sebesar 100%, demikian juga metode TOPSIS sebesar 100%. Hasil perhitungan AHP menunjukkan bahwa peringkat pertama diperoleh hasil dengan nilai 0,02525 yaitu karyawan dengan kode K8, sedangkan hasil perhitungan TOPSIS menunjukkan bahwa peringkat pertama diperoleh hasil dengan nilai 0,955236913 yaitu karyawan dengan kode K8. Hal ini menunjukkan bahwa kedua metode mempunyai kesamaan hasil pada penentuan peringkat pertama karyawan, namun  demikian  metode  TOPSIS  lebih  baik  dari  AHP  karena  pada  proses  perhitungan  TOPSIS  tidak  ditemukan  selisih perbedaan perhitungan antara perhitungan manual dengan perhitungan pada sistem
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; AHP; TOPSIS
Abstract− This study designed a system to determine outstanding employee selection using a Decision Support System (DSS) with the Analytical Hierarchy Process (AHP) method and the Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). The purpose of this study is to analyze the accuracy in making decisions. The stages of this research are collecting employee data and criteria data, then weighting the criteria and assessment, after that the calculation uses the AHP and TOPSIS methods,  and  the  last  step  is  the  analysis  of  the  calculation  results  and  the  calculation  of  accuracy.  The  criteria  used  are attendance, years of service, permission, and discipline. Implementation for building applications using the PHP programming language and MySQL database. The results of the calculation of the accuracy obtained by the AHP method are 100%, as well as the TOPSIS method at 100%. The results of the AHP calculation show that the first rank results are obtained with a value of 0.02525,  namely  employees with  code  K8,  while the  results  of the  TOPSIS  calculation  show  that  the  first  rank  results  are obtained with a value of 0.955236913, namely employees with code K8. This shows that the two methods have the same results in determining the first rank of employees, however the TOPSIS method is better than AHP because the TOPSIS calculation process is carried out twice normalization so that it does not produce the same value.
Keywords : Decision Support System; AHP; TOPSIS

## 1. PENDAHULUAN
Karyawan  menjadi  aset  penting  bagi  perusahaan  untuk  mempertahankan  kelangsungan  hidup  menjadi  lebih berkembang dan bersaing dengan perusahaan lain serta mendapatkan keuntungan. Persaingan di dunia bisnis yang semakin  kompetitif  membuat  perusahaan  harus  berusaha  semakin  keras  dalam  meningkatkan  kualitas,  salah satunya adalah  kualitas sumber daya manusia (SDM). Kualitas SDM yang baik dapat meningkatkan produktivitas dan prestasi perusahaan [1].
Merapi Online Corporation (MOC) merupakan perusahaan di Yogyakarta yang bergerak pada bidang jasa pelayanan  akses  internet.  Sebagai  upaya  untuk  memberikan  semangat  kepada  setiap  karyawan  agar  kinerjanya semakin  meningkat,  MOC  memberikan  apresiasi  kepada  karyawan  dengan  melakukan  pemilihan  karyawan berprestasi.  Pemilihan  karyawan  berprestasi  dilaksanakan  oleh  tim  yang  sudah  ditunjuk  oleh  perusahaan. Pemilihan karyawan berprestasi dilakukan secara manual. Karyawan berprestasi dipilih dengan didasarkan pada kriteria yang telah ditentukan perusahaan. Kriteria tersebut meliputi data presensi, masa kerja, ijin, dan disiplin. Data karyawan yang kompleks membuat penilaian terhadap karyawan cukup sulit dan hasilnya kadang tidak tepat.
Teknologi  yang  semakin  berkembang  dan  di  dukung  dengan  sistem  yang  dapat  memberikan  suatu keputusan  yaitu  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  yang  diharapkan  dapat  membantu  dalam  menentukan karyawan berprestasi dengan kriteria yang sudah ditentukan dan dapat dikembangkan dengan metode yang ada[2].
SPK merupakan salah satu bagian dari sistem informasi yang digunakan oleh perusahaan atau organisasi untuk mengolah data menjadi informasi sebagai acuan dalam mengambil keputusan semi terstruktur maupun tidak terstruktur  [3],[4].  SPK  dapat  menggunakan  beberapa  metode  untuk  pembuatan  model  antara  lain Analytic Hierarchy  Process (AHP), Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS), Simple Additive  Weighting (SAW), Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision  Making (FMADM), Naïve  Bayes,  Weighted Product (WP), Simple Multi Attribute Rating (SMART), Profile Matching , dan lain sebagainya [5],[6].
AHP  menggunakan  beberapa  variabel  dengan  proses  analisis  bertingkat.  Analisis  dilakukan  dengan memberi  nilai  prioritas  dari  tiap-tiap  variabel,  kemudian  melakukan  perbandingan  berpasangan  dari  variabel-

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4194
variabel  dan  alternatif-alternatif  yang  ada.  AHP  merupakan  model  pengambil  keputusan  yang  komprehensif dengan  memperhitungkan  hal-hal  yang  bersifat  kualitatif  dan  kuantitatif  [7],[8].  TOPSIS  menggunakan  prinsip bahwa alternatif yang terpilih harus mempunyai jarak terdekat dari solusi ideal positif dan terjauh dari solusi ideal negatif dari sudut pandang geometris menggunakan jarak untuk menentukan kedekatan relatif dari suatu alternatif dengan solusi optimal [9],[10].
Penelitian terdahulu menurut Ahmad dkk (2019), yang berjudul Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Karyawan  Terbaik  Menggunakan  Metode  MOORA.  Penelitian  menggunakan  metode  MOORA  dan  terdapat empat kriteria yaitu kedisiplinan, kerja sama tim, skill, dan kualitas kerja. Menghasilkan rangking alternatif yang digunakan  dalam  pemilihan  karywan  terbaik  [1].  Selanjutya  menurut  Titin  dan  Tri  (2021),  yang  berjudul Implementasi Metode TOPSIS Dalam Sistem Keputusan Penentuan Karyawan Terbaik. Penelitian menggunakan metode  TOPSIS  dan  terdapat  lima  kriteria  yaitu absensi,  kinerja,  disiplin,  sikap,  dan  kerapihan. Menghasilkan rangking  alternatif  yang  digunakan  dalam  penentuan  karyawan  terbaik  [2].  Menurut  Haryani  dan Dina  (2019), yang  berjudul  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Karyawan  Terbaik  Pada  Collection  PT.Panin  Bank Menggunakan Metode Profile Matching . Penelitian menggunakan metode profile matching dan terdapat 3 kriteria dan  masing-masing  memiliki  sub  kriteria.  Menghasilkan  nilai  akhir  dari  masing-masing  alternatif  yang  dapat digunakan  untuk  menentukan  karyawan  terbaik  [3].  Selanjutya  menurut  Ruslin  dkk  (2021),  yang  berjudul Implementasi Metode AHP dan TOPSIS Untuk Penilaian Karyawan Baru di CV.Originality Group Berbasis Web. Penelitian menggunakan kombinasi menggunakan metode AHP dan TOPSIS dan terdapat lima kriteria yaitu sikap dan prilaku, disiplin dan bertanggung jawab, pengalaman kerja, skill dan keahlian, dan usia. Menghasilkan tingkat akurasi  penggunaan  kombinasi  kedua  metode  tersebut  adalah  80%  tingkat accuracy [11] . Penelitian  menurut Novita  dan  Aliy  (2018),  yang  berjudul  Perbandingan  Metode  AHP  dan  TOPSIS  dalam  Penentuan  Siswa Berprestasi. Penelitian menggunakan metode AHP dan TOPSIS dan terdapat  empat kriteria yaitu  tingkah laku, akademik,  absensi,  dan  raport.  Menghasilkan  perangkingan  alternatif    yang  digunakan  dalam  penentuan  siswa berprestasi [12].
Dengan  penelitian  sebelumnya  bahwa  dalam  menentukan  karyawan  dan  siswa  berprestasi  sudah  baik dengan kriteria dan metode yang digunakan. Tetapi bisa dikembangkan lagi dalam ke tahap bangun sistem dengan metode lain atau menggunakan lebih dari satu metode. Maka dari itu penelitian ini menggunakan perbandingan metode AHP dan TOPSIS, dengan data karyawan pada Merapi Online Corporation dan membangun sistem.
Berdasarkan permasalahan yang sudah disampaikan sebelumnya maka pada penelitian ini membangun SPK yang  menerapkan  metode  perangkingan  yang  dapat  mempermudah  dalam  menentukan  karyawa  terbaik menggunakan metode AHP dan TOPSIS. Hasil dari penelitian ini  diharapkan sistem yang telah dibangun dapat membantu Merapi Online Corporation dalam pemilihan karyawan berprestasi secara efektif , cepat, dan tepat.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian dalam pemilihan karyawan berprestasi menggunakan berbandingan metode AHP dan TOPSIS ini ada lima tahap yaitu pertama menentukan masalah, mengumpulkan data, pembobotan kriteria dan penilaian, perhitungan metode, dan implementasi sistem seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pada Gambar 1 penjelasanya tahapan penelitian sebagai berikut
a. Menentukan masalah
Pada  tahap  ini  telah  di  tentukan  masalahnya  yaitu  perlunya  sistem  yang  membantu  Merapi  Online Corporation dalam pemilihan karyawan berprestasi.
b. Mengumpulkan data Pengumpulan data berupa data karyawan, data kriteria dan bobot dari setiap kriteria dan karyawan.
c. Implementasi sistem Proses pembuatan atau mengimplentasikan ke sistem
d. Pembobotan kriteria dan penilaian
Tahap ini menginputkan pembobotan kriteria dan penilaian masing-masing karyawan.
e. Perhitungan Metode
Tahapan  proses  menggunakan  metode  AHP  dan  TOPSIS  Pengumpulan  data  berupa  data  karyawan,  data kriteria dan bobot dari setiap kriteria dan karyawan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4194
f. Rangking alternatif
Berdasarkan hasil perhitungan didapatlah rangking alternatif yang digunakan dalam menentukan pemilihan karyawan berprestasi.

## 2.2 Metode AHP
Metode AHP digunakan untuk pengambilan keputusan yang sangat efektif dari permasalahan yang kompleks [13]. Penentuan prioritas dengan metode AHP dilakukan melalui beberapa tahapan, yaitu membuat struktur hierarki, menentukan  bobot  kriteria  alternatif  dan  memilih  prioritas  kriteria,  mencari  lamda  (λ)  dan lamda  ( λ  maks), menghitung CI ( consistency index ) dengan persamaan (1), dan menghitung rasio konsistensi atau consistency ratio (CR) yang merupakan perbandingan antara consistency index (CI) dan index random consistency (IR) seperti pada persamaan (2) [14],[15].
𝐶𝐼 = λ 𝑚𝑎𝑥 −𝑛 𝑛−1 (1) dimana λ 𝑚𝑎𝑥 adalah nilai lamda maksimal 𝑛 adalah banyaknya elemen
𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝐼𝑅 ( 2)
Jika  CR ≤ 0,1  menyatakan  hasil  perhitungan  benar,  tetapi  jika  nilai  >  10%  maka  bobot  data  harus diperbaiki.

## 2.3 Metode TOPSIS
TOPSIS  digunakan  untuk  memilih  alternatif  yang  ada,  dimana  alternatif  yang  terpilih  harus  mempunyai  jarak terdekat dari solusi ideal positif dan terjauh dari solusi ideal negatife [16]. Prosedur TOPSIS dilakukan mengikuti langkah-langkah sebagai berikut [17],[18].
1. Membuat matriks keputusan
2. Melakukan normalisasi matriks keputusan
Membuat matrik keputusan ternormalisasi dengan persamaan (3).
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 √∑ 𝑋 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 (3)
3. Melakukan normalisasi terbobot pada matriks keputusan ternormalisasi Membuat matriks keputusan ternormalisasi terbobot dengan persamaan (4).
𝑦 𝑖𝑗 = 𝑊 𝑖 ∗ 𝑟 𝑖𝑗 (4)
4. Menentukan solusi ideal positif dan negative
Penentuan solusi ideal positif dan negative ditentukan berdasarkan matriks keputusan ternormalisasi terbobot menggunakan persamaan (5).
𝐴 + = (𝑦 1 + , 𝑦 2 + , … … 𝑦 𝑛 + )
𝐴 − = (𝑦 1 − , 𝑦 2 − , … … 𝑦 𝑛 − ) (5)
5. Menentukan jarak antara alternatif dengan solusi ideal positif dan negative
Dalam penentuan jarak antara alternatif dengan solusi ideal positif dan negative dapat menggunakan persamaan (6) dan (7).
𝐷 𝑖 + = √∑ (𝑦 𝑖 + − 𝑛 𝑗=1 𝑦 𝑖𝑗 ) 2 (6)
𝐷 𝑖 − = √∑ (𝑦 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 − 𝑦 𝑖 − ) 2 (7)
6. Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif Penentuan nilai preferensi untuk setiap alternatif berdasarkan persamaan (8).
𝑉 𝑖 = 𝐷 𝑖 − 𝐷 𝑖 − +𝐷 𝑖 + (8)

## 2.4 Rancangan Sistem
Untuk  mempermudah  memahami  alur  atau  tahapan  penentuan  karyawan  terbaik  di  Merapi  Online  Corporation menggunakan metode AHP dan TOPSIS, maka dibuatkan alurnya dalam bentuk flowchart yang ditunjukkan pada Gambar 2.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4194
Gambar 2. Flowchart metode AHP dan TOPSIS

## 2.5 Objek penelitian, data kriteria, dan akurasi
Objek  penelitian  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  SPK  untuk  pemilihan  karyawan  berprestasi. Pengambilan  sampel  dilakukan  di  MOC  yang  membutuhkan  sistem  untuk  menilai  kinerja  karyawannya. Perhitungan  dengan  AHP  dan TOPSIS  ini  menggunakan  30  sampel  data  karyawan  dari  55  total  karyawan  dan empat  kriteria  penilaian.Teknik  yang  digunakan  untuk  mengumpulkan  data  adalah  observasi  dengan  cara melakukan  pengamatan  langsung  di  lapangan  penelitian  dengan  wawancara  kepada  manajer  terkait  kebutuhan kriteria dan pengujian yang digunakan dalam AHP dan TOPSIS. Studi pustaka dilakukan dengan mengumpulkan, membaca serta mempelajari  data yang berasal  dari  berbagai  media seperti buku, jurnal, karya tulis atau artikel yang terkait dengan penelitian.
AHP  dan  TOPSIS  membutuhkan  kriteria  untuk  perhitungannya.  Kriteria-kriteria  tersebut  kemudian menjadi dasar penentuan bobot alternatif untuk dibuat matriks keputusan. Kriteria-kriteria yang digunakan sebagai dasar penentuan bobot alternatif adalah sebagai berikut:
C1  : Presensi C2  : Masa kerja C3  : Ijin C4  : Disiplin
Perhitungan  akurasi  diperlukan  guna  mengetahui  persentase  kecocokan  antara  data  asli  dan  hasil  dari perhitungan metode. Rumus yang digunakan untuk menghitung akurasi dapat ditunjukkan pada persamaan (9).
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = ∑ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑣𝑎𝑙𝑖𝑑 ∑ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑡𝑒𝑠𝑡𝑖𝑛𝑔 𝑥100% (9)
Data  valid  merupakan  data  yang  didapatkan  dari  hasil  perhitungan  perangkingan  manual  dan  sistem, sedangkan data testing merupakan jumlah data yang digunakan dalam perhitungan kedua metode.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4194

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil implementasi dan pengujian sistem dapat dijabarkan sebagai berikut, Tahapan  awal  yaitu  membuat  penilaian  kriteria  berdasarkan  kriteria-kriteria  tersebut.  Ada  empat  kriteria  yang digunakan yaitu presensi, masa kerja, ijin, dan disiplin. Penilaian kriteria presensi sangat penting karena presensi merupakan data kehadiran karyawan yang berisi data mengenai waktu datang, waktu pulang, serta status kehadiran karyawan. Penilaian kriteria presensi dapat ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Penilaian kriteria presensi Presensi (%) Bobot 100 5 80-99 4 60-79 3 40-59 2 < 40 1
Berdasarkan Tabel 1 bahwa semakin tinggi persentase atau kehadiran karyawan maka semakin tinggi nilai bobot yang di dapat dan sebaliknya jika jarang hadir maka bobot semakin rendah.  Penilaian kriteria masa kerja juga sangat penting karena masa kerja adalah lama bekerja atau lamanya waktu karyawan bekerja pada perusahaan yang  dihitung  sejak  perjanjian  kerja  ditandatangani  dan  dimulai.  Penilaian  masa  kerja  dapat  ditunjukkan  pada Tabel 2.
Tabel 1. Penilaian kriteria masa kerja Masa Kerja Bobot >5 tahun 5 3-4 tahun 4 2-3 tahun 3 1-2 tahun 2 >1 tahun 1
Berdasarkan Tabel 2 bahwa semakin lama masa kerja karyawan maka semakin tinggi nilai bobot yang di dapat  dan  sebaliknya  jika  baru  ataupun  masih  relative  sebentar  masa  kerjanya  maka  bobot  semakin  rendah. Penilaian kriteria ijin juga sangat penting karena ijin merupakan kegiatan meninggalkan kantor sementara saat jam kerja dengan sepengetahuan HRD. Penilaian ijin dapat ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Penilaian kriteria ijin Jumlah Ijin Bobot ≥ 2 hari 5 3-5 hari 4 6-8 hari 3 9-11 hari 2 ≥ 12 hari 1
Berdasarkan Tabel 3 bahwa semakin sedikit jumlah ijin maka semakin tinggi nilai bobot yang di dapat dan sebaliknya  jika  semakin  tinggi  jumlah  ijin  maka  bobot  semakin  rendah.  Penilaian  kriteria  disiplin  juga  sangat penting karena disiplin merupakan penilaian sikap selama bekerja mengenai tanggung jawab pekerjaan dan waktu. Penilaian disiplin dapat ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Bobot Disiplin Disiplin Bobot Sangat baik 5 Baik 4 Cukup 3 Kurang 2 Sangat kurang 1
Berdasarkan Tabel 4 bahwa semakin disiplin maka semakin tinggi nilai bobot yang di dapat dan sebaliknya jika  semakin  tidak  disiplin  maka  bobot  semakin  rendah.  Pada  metode  AHP  dibutuhkan  skala  perbandingan berpasangan menggunakan nilai skala yang dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Nilai skala metode AHP Skala nilai Keterangan 2, 4, 6, 8 Nilai sama

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4194
Skala nilai Keterangan 1 Sama penting 3 Sedikit lebih penting 5 Lebih penting 7 Sangat penting 1/(1-9) Kebalikan
Hasil implementasi dari tampilan halaman data karyawan, menggunakan 30 sampel data karyawan dari 55 total karyawan yang ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Halaman tampilan data karyawan

## 3.1 Perhitungan AHP
Berdasarkan tabel penilaian setiap masing-masing kriteria dan data karyawan maka tahapan metode AHP sebagai berikut
a. Tahapan metode AHP untuk mendapatkan bobot masing-masing kriteria
1. Memasukkan nilai skala perbandingan berpasangan yang ditetapkan HRD seperti yang ditunjukkan pada Tabel 5, tampilan halaman matriks perbandingan yang ditunjukkan pada Gambar 4.

## Gambar 4. Halaman tampilan matriks perbandingan berpasangan
2. Menentukan matriks nilai kriteria dengan membagi setiap nilai dari kolom dengan jumlah keseluruhan kolom  dan  penjumlahan  nilai  matriks,  tampilan  halaman  matriks  nilai  kriteria  yang  ditunjukkan  pada Gambar 5.
Gambar 5. Halaman tampilan matriks nilai kriteria
3. Menentukan matriks penjumlahan setiap baris dengan mengalikan setiap nilai dari matriks dengan kolom prioritas  setiap  masing-masing  kriteria  dengan  menjumlahkan  setiap  baris,  tampilan  halaman  matriks penjumlahan setiap baris yang ditunjukkan pada Gambar 6.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4194
4. Hasil akhir nilai lamda maksimal nilai CI menggunakan persamaan (1), mencari nilai index random atau RI4, dan mencari nilai CR/RCI menggunakan persamaan (2) seperti yang ditunjukkan pada Gambar 7.
Gambar 7. Halaman tampilan hasil akhir perhitungan AHP untuk setiap bobot kriteria
Perhitungan hasil akhir dengan nilai CI dan CR/RCI dapat dijelaskan sebagai berikut
𝐶𝐼 = (3,99−4)
4−1 = −0,003
Karena jumlah kriteria adalah 4, maka RI4/ index random sama dengan 0,9
𝐶𝑅 = −0,003 0,9 = −0,00333333333
Berdasarkan hasil akhir perhitungan maka nilai CR ≤ 0,1 menyatakan hasil perhitungan benar. Selanjutya perhitungan nilai masing-masing alternatif dan dihitung nilai normalisasi masing-masing alternatif setiap kriteria dan mendapatkan rangking masing-masing alternatif yang ditunjukkan pada Gambar 8.
Gambar 8. Hasil perangkingan metode AHP

## 3.2 Perhitungan TOPSIS
Berdasarkan  tabel  penilaian  setiap  masing-masing  kriteria  dan  data  karyawan  maka  tahapan  metode  TOPSIS sebagai berikut 1. Membuat  matriks  keputusan  yang  sudah  di  tentukan  oleh  HRD  untuk  nilai  bobot  kepentinganya,  tampilan halaman matriks keputusan yang ditunjukkan pada Gambar 9.
RANKING KARYAWAN JUMLAH 1 K16 0,050282675903022 2 K19 0,049561439757475 3 K8 0,045578934556443 4 K7 0,043844383874275 5 K11 0,043844383874275 6 K20 0,043844383874275 7 K17 0,042109833192106 8 K4 0,041061509597041 9 K10 0,039861878673243 10 K21 0,039861878673243 11 K18 0,038127327991074 12 K24 0,038127327991074 13 K5 0,035344453713840 14 K13 0,035344453713840 15 K25 0,035344453713840 16 K30 0,033609903031671 17 K1 0,031875352349503
18 K12
0,031875352349503 19 K15
0,031875352349503 20 K22 0,031875352349503 21 K23 0,031875352349503 22 K27 0,030105792608891 23 K28 0,025588367649489 24 K2 0,019336392007918 25 K6 0,019336392007918 26 K14 0,019336392007918 27 K29 0,019336392007918 28 K9 0,017601841325749 29 K26 0,017601841325749 30 K3
0,016880605180202
RANKING KARYAWAN JUMLAH 1 K16 0,050282675903022 2 K19 0,049561439757475 3 K8 0,045578934556443 4 K7 0,043844383874275 5 K11 0,043844383874275 6 K20 0,043844383874275 7 K17 0,042109833192106 8 K4 0,041061509597041 9 K10 0,039861878673243 10 K21 0,039861878673243 11 K18 0,038127327991074 12 K24 0,038127327991074 13 K5 0,035344453713840 14 K13 0,035344453713840 15 K25 0,035344453713840 16 K30 0,033609903031671 17 K1 0,031875352349503 18 K12 0,031875352349503 19 K15 0,031875352349503 20 K22 0,031875352349503 21 K23 0,031875352349503 22 K27 0,030105792608891 23 K28 0,025588367649489 24 K2 0,019336392007918 25 K6 0,019336392007918 26 K14 0,019336392007918 27 K29 0,019336392007918 28 K9 0,017601841325749 29 K26 0,017601841325749 30 K3 0,016880605180202

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4194
Dengan Gambar 9 dapat membuat matrik keputusan ternormalisasi dengan persamaan (3) dengan diakarkan nilai  bobot  setiap  kriteria  dipangkatkan  dua  lalu  di  jumlahkan  dan  didapatkan  nilai  pembagi,  perhitungan sebagai berikut
Kriteria presensi 𝑟 1 = √4 2 + 1 2 + 1 2 + 4 2 + 4 2 + 1 2 … … + 4 2 = 21.3307
Kriteria masa kerja 𝑟 2 = √1 2 + 1 2 + 1 2 + 2 2 + 1 2 + 1 2 … … + 1 2 = 8.0000
Kriteria ijin 𝑟 3 = √3 2 + 4 2 + 3 2 + 5 2 + 5 2 + 4 2 … … + 4 2 = 22.3159
Kriteria disiplin 𝑟 4 = √4 2 + 3 2 + 2 2 + 4 2 + 4 2 + 3 2 … … + 4 2 = 20.5183
2. Melakukan normalisasi terbobot pada matriks keputusan ternormalisasi dengan persamaan (4), menggunakan nilai  awal  bobot  dibagi  dengan  nilai  pembagi  sesuai  dengan  kriteria  setelah itu  nilai  dikalikan  dengan  nilai kepentingan  yang  sudah  di  tentukan  dengan  HRD  yang  ditunjukkan  pada  Gambar  9.  perhitungan  sebagai berikut
Karyawan 1
Kriteria presensi 𝑦 1𝑝𝑟𝑒𝑠𝑒𝑛𝑠𝑖 = 4 21.3307 = 0,1875 , k riteria masa kerja 𝑦 2𝑚𝑎𝑠𝑎𝑘𝑒𝑟𝑗𝑎 = 1 8.0000 = 0,1250
Kriteria ijin 𝑦 3𝑖𝑗𝑖𝑛 = 3 22.3159 = 0,1792 , kriteria disiplin 𝑦 4𝑑𝑖𝑠𝑖𝑝𝑙𝑖𝑛 = 4
20.5183 = 0,1462

## Perhitungan sampai dengan karyawan 30
Kriteria presensi 𝑦 1𝑝𝑟𝑒𝑠𝑒𝑛𝑠𝑖 = 4 21.3307 = 0,1875 , k riteria masa kerja 𝑦 2𝑚𝑎𝑠𝑎𝑘𝑒𝑟𝑗𝑎 = 1 8.0000 = 0,1250
Kriteria ijin 𝑦 3𝑖𝑗𝑖𝑛 = 4 22.3159 = 0,1792 , k riteria disiplin 𝑦 4𝑑𝑖𝑠𝑖𝑝𝑙𝑖𝑛 = 4 20.5183 = 0,1949
Selanjutya membuat matriks ternormalisasi terbobot dengan perhitungan Karyawan 1
Kriteria presensi 𝑦 1 = 0,1875 ∗ 4 = 0,7501 , kriteria masa kerja 𝑦 2 = 0,1250 ∗ 3 = 0,3750
Kriteria ijin 𝑦 3 = 0,1792 ∗ 3 = 0,4033 , kriteria disiplin 𝑦 4 = 0,1462 ∗ 2 = 0,3899
Perhitungan sampai dengan karyawan 30
Kriteria presensi 𝑦 1 = 0,1875 ∗ 4 = 0,7501 , kriteria masa kerja 𝑦 2 = 0,1250 ∗ 3 = 0,3750
Kriteria ijin 𝑦 3 = 0,1792 ∗ 3 = 0,5377 , kriteria disiplin 𝑦 4 = 0,1462 ∗ 2 = 0,3899
3. Menentukan  solusi  ideal  positif  dan  negative,  penentuan  solusi  ideal  positif  dan  negative  ditentukan berdasarkan matriks keputusan ternormalisasi terbobot menggunakan persamaan (5) nilai terbesar dan terkecil dari masing2 kriteria dengan menggunakan matriks ternormalisasi terbobot. Hasil 𝐴 + dan 𝐴 − dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Nilai 𝐴 + dan 𝐴 − Presensi Masa kerja Ijin Disiplin A+ 0,9376 1,1250 0,6722 0,4874 A- 0,1875 0,3750 0,4033 0,1949
4. Menentukan  jarak  antara  alternatif  dengan  solusi  ideal  positif  dan  negative,  Dalam  penentuan  jarak  antara alternatif  dengan  solusi  ideal  positif  dan  negative  dapat  menggunakan  persamaan  (6)  dan  (7).  Perhitungan sebagai berikut
Karyawan 1
𝐷 𝑖 + = √(0,9376 − 0,7501) 2 + (1.1250 − 0,3750) 2 + (0,6722 − 0,4033) 2 + (0,4874 − 0,3899) 2 = 0,8243 𝐷 𝑖 − = √(0,1875 − 0,7501) 2 + (0,3750 − 0,3750) 2 + (0,4033 − 0,4033) 2 + (0,1949 − 0,3899) 2 = 0,5954
Perhitungan sampai dengan karyawan 30
𝐷 𝑖 + = √(0,9376 − 0,7501) 2 + (1.1250 − 0,3750) 2 + (0,6722 − 0,5377) 2 + (0,4874 − 0,3899) 2 = 0,7907 𝐷 𝑖 − = √(0,1875 − 0,7501) 2 + (0,3750 − 0,3750) 2 + (0,4033 − 0,5377) 2 + (0,1949 − 0,3899) 2 = 0,6104
5. Menentukan  nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif.,  penentuan  nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif berdasarkan persamaan (8).
Karyawan 1 𝑉 𝑖 = 0,5854 0,5854+0,8243 = 0,419382 , sampai dengan karyawan 30

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4194
Karyawan 30 𝑉 30 = 0,6104 0,6104+0,7907 = 0,445642
Hasil akhir perhitungan metode TOPSIS yang ditunjukkan pada Gambar 10.
Gambar 10. Hasil akhir perhitungan metode TOPSIS

## 3.3 Perbandingan AHP dan TOPSIS
Hasil perankingan yang telah didapatkan dari perhitungan kedua metode secara manual maupun sistem kemudian disajikan dalam bentuk tabel untuk memudahkan dalam melakukan analisis akurasi seperti pada Tabel 7.
Tabel 7 . Perbandingan hasil perhitungan metode AHP Alternatif Manual Sistem Selisih K16 0,057032885  0,057024714 0,000008171 K19 0,044320091  0,044318779 0,000001312 K8 0,044320091  0,044318779 0,000001312 K7 0,044320091  0,044318779 0,000001312 K11 0,044320091  0,044318779 0,000001312 K20 0,044320091  0,044318779 0,000001312 K17 0,044320091  0,044318779 0,000001312 K4 0,037217818  0,037218941  -0,000001123 K10 0,037217818  0,037218941  -0,000001123 K21 0,037217818  0,037218941  -0,000001123 K18 0,037217818  0,037218941  -0,000001123 K24 0,037217818  0,037218941  -0,000001123 K5 0,037217818  0,037218941 -0,000001123 K13 0,036291893  0,036296719 -0,000004826 K25 0,036291893  0,036296719 -0,000004826 K30 0,036291893  0,036296719 -0,000004826 K1 0,035365967  0,035374497 -0,000008530 K12 0,030115546  0,030119104 -0,000003558 K15 0,030115546  0,030119104 -0,000003558 K22 0,028263694  0,028274659 -0,000010965 K23 0,028263694  0,028274659 -0,000010965 K27 0,025811241  0,025813999 -0,000002758 K28 0,021867037  0,021859597 0,000007440 K2 0,021867037  0,021859597 0,000007440 K6 0,021867037  0,021859597 0,000007440 K14 0,021867037  0,021859597 0,000007440 K29 0,020941112  0,020937375 0,000003737 K9 0,020015186  0,020015153 0,000000033

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4194
Alternatif Manual Sistem Selisih K26 0,020015186  0,020015153 0,000000033 K3 0,018488659  0,018476715 0,000011944 Tabel 8. Perbandingan hasil perhitungan metode TOPSIS Alternatif   Manual Sistem Selisih K16 0,351471283  0,351471283 0 K7 0,138876383  0,138876383 0 K8 0,128967752  0,128967752 0 K17 0,351471283  0,351471283 0 K18 0,351471283  0,351471283 0 K20 0,138876383  0,138876383 0 K21 0,567955354  0,567955354 0 K1 0,567955354  0,567955354 0 K4 0,087577927  0,087577927 0 K5 0,336074331  0,336074331 0 K11 0,351471283  0,351471283 0 K19 0,152261674  0,152261674 0 K23 0,152261674  0,152261674 0 K10 0,056621077  0,056621077 0 K24 0,327319044  0,327319044 0 K25 1 1 0 K15 0,567955354  0,567955354 0 K22 0,567955354  0,567955354 0 K30 0,351471283  0,351471283 0 K2 0,567955354  0,567955354 0 K6 0,567955354  0,567955354 0 K28 0,19442383 0,194423830 0 K29 0,351471283  0,351471283 0 K3 0,336074331  0,336074331 0 K12 0,336074331  0,336074331 0 K13 0,056621077  0,056621077 0 K9 0,139797409  0,139797409 0 K27 0,138876383  0,138876383 0 K14 0,138876383  0,138876383 0 K26 0,19442383 0,194423830 0
Penelitian  kemudian  melakukan  analisis  berdasarkan  hasil  perangkingan  yang  didapatkan  dari  hasil perhitungan secara manual dan menggunakan sistem. Tabel 7 dan Tabel 8 dibuat untuk menentukan jumlah data valid antara perhitungan manual dan sistem. AHP pada perhitungan manual mendapatkan data valid sebanyak 30 data sampel. Sedangkan TOPSIS mendapatkan 30 data valid dari keseluruhan data sampel. Mengacu pada akurasi (persamaan 1) maka perhitungan akurasi antara perhitungan manual dan perhitungan sistem kedua metode adalah sebagai berikut:
𝑀𝑒𝑡𝑜𝑑𝑒 𝐴𝐻𝑃 = 30 30 × 100 = 100% 𝑀𝑒𝑡𝑜𝑑𝑒 𝑇𝑂𝑃𝑆𝐼𝑆 = 30 30 × 100 = 100%
Hasil  perhitungan  akurasi  yang  didapatkan  oleh  AHP  yaitu  sebesar  100%,  sedangkan  TOPSIS  juga mendapatkan  nilai  100%.  AHP  pada  dasarnya  memiliki  hasil  yang  sama  tetapi  yang  membedakan  dengan perhitungan sistem adalah pada hasil akhir setelah lima angka di belakang koma yang ditampilkan pada sistem tidak  sama  dengan  yang  dihasilkan  pada  perhitungan  manual  dengan  Microsoft  Excel.  Sedangkan  untuk perhitungan  menggunakan  metode  TOPSIS  mutlak  sama  antara  perhitungan  sistem  dengan  perhitungan menggunakan Microsoft Excel.
Hasil  analisis  perbandingan  dari  kedua  metode  yaitu  metode  AHP  dan  TOPSIS  menunjukkan  bahwa terdapat perbedaan dalam perangkingan karyawan terbaik, dari hasil perhitungan dapat dilihat bahwa perbedaan perangkingan dimulai dari ranking kedua yang mulai berbeda dari kedua metode. Dari hasil perhitungan selisih antara  perhitungan  manual  dengan  sistem  juga  dapat  dilihat  bahwa  selisih  paling  sedikit  terdapat  pada  metode TOPSIS yang sama sekali tidak terdapat perbedaan antara perhitungan manual dengan perhitungan pada sistem.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i3.4194

## 4. KESIMPULAN
Pengujian akurasi sistem yang dilakukan pada kedua metode memberikan hasil AHP dan TOPSIS memiliki nilai akurasi yang sama yaitu sebesar 100%. AHP sebagai metode perhitungan SPK baik digunakan untuk menentukan pembobotan kriteria. TOPSIS mempertimbangkan bahwa alternatif yang di ambil mendekati solusi ideal positif dan  jauh  dari  solusi  ideal  negatife.  Solusi  ideal  positif  yang  didapatkan  akan  memaksimalkan  kriteria  yang menguntungkan  dan  meminimalkan  kriteria  yang  merugikan,  begitu  juga  dengan  solusi  ideal  negative  yang berlaku sebaliknya. Selain itu rekomendasi karyawan berprestasi yang dihitung menggunakan TOPSIS diperoleh berdasarkan urutan bobot kriteria yang dikehendaki perusahaan. Nilai perhitungan TOPSIS dianggap lebih presisi karena  meliputi  semua  unsur  perhitungan  yaitu  bobot,  jumlah  data,  dan  kriteria.  Pada  perhitungan  TOPSIS dilakukan  dua  kali  normalisasi  sehingga  dapat  menghasilkan  perhitungan  nilai  yang  maksimal.  Penelitian selanjutya  diharapkan  dapat  dilakukan  dengan  membuat  analisis  perbandingan  menggunakan  selain  AHP  dan TOPSIS. SPK dapat  dilakukan penggabungan dengan metode lain seperi  AHP maupun ANP ( Analytic Nework Process )  dalam  mengatasi  masalah  pembobotan  kriteria.  Diharapkan  dengan  adanya  hasil  analisis  mengenai perbandingan kedua metode, pada penelitian selanjutya menemukan metode baru yang lebih baik.

## REFERENCES
[1] A. R. D. R. Sartika, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Karyawan Terbaik Menggunakan Metode MOORA,” Semin. Nas. Sains Teknol. Inf. , vol. 2, no. 2, pp. 73–82, 2021.
[2] T. Prihatin and T. Retnasari, “Implementasi Metode Topsis Dalam Sistem Keputusan Penentuan Karyawan Terbaik,” Ijccs , vol. x, No.x, no. x, pp. 1–5, 1978.
[3] Haryani and D. Fitriani, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Karyawan Terbaik Pada Collection Pt.Panin Bank Menggunakan Metode Profile Matching,” J. Mantik Penusa , vol. 3, no. 1, pp. 1–8, 2019.
[4] A. Armiyana and R. M. Candra, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sekolah Anak Dengan Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Dan Metode Perbandingan Eksponensial (MPE),” J. CoreIT J. Has. Penelit. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 3, no. 1, p. 31, 2018, doi: 10.24014/coreit.v3i1.3655.
[5] M. A. Mude, “Perbandingan Metode SAW dan TOPSIS pada kasus UMKM,” Ilk. J. Ilm. , vol. 8, no. 2, pp. 76–81, 2016, doi: 10.33096/ilkom.v8i2.49.76-81.
[6] E.  Ermin,  S.  Sunardi,  and  A.  Fadlil,  “Penerapan  Metode  Weight  Product  Pada  Penentuan  Penerimaan  Karyawan,” Cybernetics , vol. 4, no. 01, p. 9, 2020, doi: 10.29406/cbn.v4i01.2074.
[7] M. Adzan and F. Amin, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Laptop Dengan Metode Analytical Hierarki Process (Ahp) Berbasis Web Mobile,” Proceeding SINTAK , no. 2001, pp. 367–373, 2019.
[8] A.  A.  G.  A.  P.  R.  Asmara,  “Implementasi  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  Dalam  Memprediksi  Calon Mahasiswa Dropout STMIK STIKOM Bali,” Sist. Inform. , vol. 11, no. 1, pp. 11–18, 2016.
[9] R. M. Simanjorang, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Dosen Terbaik dengan menggunakan Metode TOPSIS (Studi Kasus: STMIK Pelita Nusantara Medan),” MEANS (Media Inf. Anal. dan Sist. , vol. 4, no. 1, pp. 10–15, 2019, doi: 10.54367/means.v4i1.312.
[10]  M.  R.  Ridho,  H.  Hairani,  K.  A.  Latif,  and  R.  Hammad,  “Kombinasi  Metode  AHP  dan  TOPSIS  untuk  Rekomendasi Penerima Beasiswa SMK Berbasis Sistem Pendukung Keputusan,” J. Tekno Kompak , vol. 15, no. 1, p. 26, 2021, doi: 10.33365/jtk.v15i1.905.
[11]  R. Samsaudin, Y. Agus Pranoto, and M. Orisa, “Implementasi Metode Ahp Dan Topsis Untuk Penilaian Karyawan Baru Di  Cv.  Originality  Group  Berbasis  Web,” JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek.  Inform. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  758–766,  2021,  doi: 10.36040/jati.v5i2.3769.
[12]  N. Andriyani and A. Hafiz, “Perbandingan Metode AHP dan Topsis dalam Penentuan Siswa Berprestasi,” Semin. Nas. Teknol. Dan Bisnis 2018 , pp. 362–371, 2018.
[13]  A. F. Kharis Hudaiby Hanif, Anton Yudhana, “Analisis Penilaian Guru Memakai Metode Analityc Heararchy Process ( AHP ),” Seri Pros. Semin. Nas. Din. Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 186–189, 2020.
[14]  N. Ranti et al. , “Analisis Penentuan Penginapan dengan Metode AHP dan Promethee,” J. Sist. Inf. Bisnis , vol. 02, no. 2, pp. 173–179, 2020.
[15]  T. K. Lina Listiani, Teuku Mufizar, “Karyawan Baru Menggunakan Metode Analytical Hierachy Process dan Preference Ranking Organization Method For Enrichment Evaluation Ii ( Studi Kasus : PT . Adira Finance Tasikmalaya ),” pp. 115– 126, 2022.
[16]  A. A. Azhari, Y. Nyura, and A. Najib, “Perbandingan Metode SAW dan TOPSIS Pada Penerimaan Siswa Praktek Kerja Lapangan,” Semin. Nas. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. 2018 , vol. 3, no. 1, pp. 71–77, 2018.
[17]  D.  R.  Sari,  A.  P.  Windarto,  D.  Hartama,  and  S.  Solikhun,  “Decision  Support  System  for  Thesis  Graduation Recommendation  Using  AHP-TOPSIS  Method,” J.  Teknol.  dan  Sist.  Komput. ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  1–6,  2018,  doi: 10.14710/jtsiskom.6.1.2018.1-6.
[18]  B. Harpad and S. Salmon, “Penerapan Metode Ahp Dan Metode Topsis Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Asisten Laboratorium Komputer Pada Stmik Widya Cipta Dharma Samarinda,” Sebatik , vol. 19, no. 1, pp. 28–34, 2018, doi: 10.46984/sebatik.v19i1.92.